模式（schema） Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。...字段是通过对象数组定义的，每个对象都定义了一个名称和类型（其他属性是可选的，有关详细信息，请参阅记录规范）。 字段的类型属性是另一个模式对象，它可以是基本类型或复杂类型。...与构造函数不同，生成器将自动设置模式中指定的任何默认值。 此外，构建器会按设置验证数据，而直接构造的对象在对象被序列化之前不会导致错误。...同样，我们将 user3 最喜欢的数字设置为 null（使用构建器需要设置所有字段，即使它们为 null）。...如果我们尝试设置一个不存在的字段（例如，user1.put("favorite_animal", "cat")），我们将在运行程序时收到 AvroRuntimeException。
Apicurio）和 Debezium 连接器组成，Debezium 连接器不断轮询数据库中的更改日志，并将每个数据库行的更改写入 AVRO 消息到每个表的专用 Kafka 主题。...其次我们实现了一个自定义的 Debezium Payload[14]，它控制了在更新或删除同一行时如何合并 Hudi 记录，当接收到现有行的新 Hudi 记录时，有效负载使用相应列的较高值（MySQL...删除记录使用 op 字段标识，该字段的值 d 表示删除。 3. Apache Hudi配置 在使用 Debezium 源连接器进行 CDC 摄取时，请务必考虑以下 Hudi 部署配置。...•源排序字段 - 对于更改日志记录的重复数据删除，源排序字段应设置为数据库上发生的更改事件的实际位置。...•分区字段 - 不要将 Hudi 表的分区与与上游数据库相同的分区字段相匹配。当然也可以根据需要为 Hudi 表单独设置分区字段。
属性名称 默认值 可选值 描述 Split Strategy Record Record 分解传入数据文件的策略。Record策略将通过反序列化每个记录来读取传入的数据文件。...要么是Avro数据，要么是Bare Record（不含元数据信息及字段信息）。Bare Record仅用于已知该数据的系统，不具有通用性。...Record策略将通过反序列化每个记录来读取传入的数据文件。Output Size1 每个分割文件包含的Avro记录的数量。...要么是Avro数据，要么是Bare Record（不含元数据信息及字段信息）。Bare Record仅用于已知该数据的系统，不具有通用性。...多个实例或高并发性设置可能导致性能下降。 应用场景 用于切分较大的 avro文件。
每个字段需要以下属性： name：字段名字(必填) doc：字段说明文档(可选) type：一个schema的json对象或者一个类型名字(必填) default：默认值(可选) order：排序(可选...组合类型的默认值是看组合类型的第一个元素，因此如果一个组合类型包括null类型，那么null类型一般都会放在第一个位置，这样子的话这个组合类型的默认值就是null。...Fixed 混合类型的类型名字是fixed，支持以下属性： name：名字(必填) namespace：命名空间(可选) aliases：字符串数组，别名(可选) size：一个整数，表示每个值的字节数...解析json文件的时候，如果类型是Record并且里面有字段是union并且允许空值的话，需要进行转换。...所以如果json值的null的话，在avro提供的json中直接写null，否则使用只有一个键值对的对象，键是类型，值的具体的值。
默认设置为0，所有结果存入一个FlowFile。...通过以上配置好连接mysql如下： 配置其他属性如下： 二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器 此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象，提供了一个从Avro字段到...JSON字段的直接映射，这样得到的JSON将具有与Avro文档相同的层次结构。...输出的JSON编码为UTF-8编码，如果传入的FlowFile包含多个Avro记录，则转换后的FlowFile是一个含有所有Avro记录的JSON数组或一个JSON对象序列(每个Json对象单独成行)。...每个生成的FlowFile都由指定数组中的一个元素组成，并传输到关系"split"，原始文件传输到关系"original"。
为用户提供该模式的说明（可选） aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称 fields：一个json数组，罗列所有字段（必选），每个字段又都是一个json对象，并包含如下属性： name...：字段的名称（必选） doc：字段的描述（可选） type：一个schema，定义如上 default：字段的默认值 order：指定字段如何影响记录的排序顺序，有效值为`"ascending"`（默认值...需要注意的是：当为union类型的字段指定默认值时，默认值的类型必须与union第一个元素匹配，因此，对于包含"null"的union，通常先列出"null"，因为此类型的union的默认值通常为空。...对于unions：先写入long类型的计数表示每个value值的位置序号（从零开始），然后再对值按对应schema进行编码。 对于records：直接按照schema中的字段顺序来进行编码。...整个元数据属性以一个map的形式编码存储，每个属性都以一个KV的形式存储，属性名对应key，属性值对应value，并以字节数组的形式存储。最后以一个固定16字节长度的随机字符串标识元数据的结束。
需要注意的是，在模式中定义的 required 与 optional，对于字段的编码没有影响，如果设置了 required，但字段未填充，运行时检查将出现失败，以体现模式的约束。...针对基于字段标签的模式更改，Thrift 与 Protocol Buffers 通过如下方式来保持向后与向前兼容性： 「向前兼容性（旧代码兼容新代码数据）」：当「添加」新的字段到模式时，需要给每个新字段一个新的标签号...具体来说，当添加了一个带有默认值的字段，使用新模式的 reader 读取旧模式写入的记录时，将为缺少的字段填充默认值（向后兼容性）；而使用旧模式的 reader 读取新模式写入的记录时，将直接忽略该字段...我们可以为每一张数据库表生成对应的记录模式，而每个列成为该记录中的一个字段，数据库中的列名称映射为 Avro 中的字段名称。...对于前向兼容，基于数据库的数据流存在一个额外障碍：如果在记录模式中添加了一个字段，新代码将该新字段的值写入数据库，此时如果旧代码需要读取、更新该记录，理想的行为是「保持新字段不变」，即使它无法解释。
编码简单地由连接在一起的值组成。在解析二进制数据时，通过使用模式来确定每个字段的数据类型。这意味着如果读取数据的代码与写入数据的代码使用完全相同的模式，二进制数据才能被正确地解码。...字段标记 从示例中可以看到，编码的记录只是编码字段的串联。每个字段由标签号码和注释的数据类型识别（如字符串或整数）。如果没有设置字段值，则只需从已编码的记录中省略该字段值。...因此，为了保持向后兼容性，在初始部署模式之后添加的每个字段必须是可选的或具有默认值。...但是，如果旧代码读取由新代码编写的数据，旧代码仍然使用32位变量来保存值。如果解码的64位值不适合32位，会被截断。 Protocolbuf并没有一个列表或数组的数据类型，而是有一个重复的标记字段。...可以将可选的（单值）字段转换为重复的（多值）字段。读取旧数据的新代码看到一个具有零个或一个元素的列表（取决于字段是否存在）；读取新数据的旧代码只看到列表的最后一个元素。
AvroSchemaRegistry 描述 该控制服务器提供一个注册和访问schema的服务，可以简单的理解为key-value。...任何其他属性(不是粗体)都被认为是可选的，并且指出属性默认值（如果有默认值），以及属性是否支持表达式语言。...(1.11.4版本) 属性名称 默认值 可选值 描述 Validate Field Names true ▪true▪false 是否根据Avro命名规则验证Avro模式中的字段名。...如果设置为true，所有字段名必须是有效的Avro名称，它必须以[A-Za-z_]开头，然后只包含[A-Za-z0-9_]。如果设置为false，则不会对字段名执行验证。...系统资源方面的考虑 无 深入讲解 内部实现就是一个ConcurrentHashMap，把schema存起来，根据key把schema取出来。 文章有帮助的话，小手一抖点击在看，并转发吧。
这个人的记录只是其字段的连接。每个字段以一个字节开始，表示它的标签号（上述模式中的数字1、2、3），以及字段的类型。...一个没有值的可选字段，或者一个值为零的重复字段，根本不会出现在编码数据中--带有该标签号的字段根本不存在。因此，从模式中删除这类字段是安全的。...这种用一个标签号来代表每个字段的方法简单而有效。但我们马上就会看到，这并不是唯一的方法。 ◆Avro Avro模式可以用两种方式编写，一种是JSON格式。...默认值是必要的，这样当使用新模式的读者解析用旧模式写的记录时（因此缺少字段），它就可以填入默认值来代替。 相反，你可以从一条记录中删除一个字段，只要它以前有一个默认值。...一种看法是：在Protocol Buffers中，记录中的每个字段都被标记，而在Avro中，整个记录、文件或网络连接都被标记为模式版本。
TextFile表因为采用了行式存储，所以适合字段较少或者经常需要获取全字段数据的场景，在数据仓库场景的分析计算场景中一般不会使用TextFile表； 通常ETL流程导入的数据通常为文本格式，使用TextFile...计算的主要表形式，它的计算性能稍弱于ORC表；但因为Parquet文件是Hadoop通用的存储格式，所以对于其它大数据组件而言，具有非常好的数据兼容度；而且Parquet表可以支持数据的多重嵌套（如JSON的属性值可以是一个对象...Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩;其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；因为一个压缩文件在计算时，会运行一个...AVRO 最后AVRO表，它主要为 Hadoop 提供数据序列化和数据交换服务，支持二进制序列化方式。...所以，如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来，或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中，使用AVRO表是一种不错的选择。
记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。...--null-string ：要为字符串列写入空值的字符串。 --null-non-string ：要为非字符串列写入空值的字符串。...设置字段包围字符 当Sqoop将数据导入到HDFS时，它会生成一个Java类，它可以重新解释它在进行分隔格式导入时创建的文本文件。...例如：有一个表的主键列id最小值为0，最大值为1000，并且Sqoop指向使用4个任务，则Sqoop将运行四个进程，每个进程都执行如下的SQL语句： SELECT * FROM sometable WHERE...Sqoop将当前所有值序列化为HBase，方法是将每个字段转换为其字符串表示（就像在文本模式中导入HDFS一样），然后将此字符串的UTF-8字节插入到目标单元格中。
字段标号 + 限定符（optional、required） 向后兼容：新加的字段需为 optional。这样在解析旧数据时，才不会出现字段缺失的情况。 向前兼容：字段标号不能修改，只能追加。...ProtoBuf 没有列表类型，而有一个 repeated 类型。其好处在于兼容数组类型的同时，支持将可选（optional）单值字段，修改为多值字段。...对缺少字段填默认值。 Avro 两种模式进行匹配 模式演化规则 那么如何保证写入模式的兼容呢？ 在增删字段时，只能添加或删除具有默认值的字段。...动态生成数据中的模式 Avro 没有使用字段标号的一个好处是，不需要手动维护字段标号到字段名的映射，这对于动态生成的数据模式很友好。...消息队列的逻辑抽象叫做 Queue 或者 Topic，常用的消费方式两种： 多个消费者互斥消费一个 Topic 每个消费者独占一个 Topic 注：我们有时会区分这两个概念：将点对点的互斥消费称为 Queue
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat...Alter Table alter table 表名 add if not exists partition (dt='值') location 'HDFS上的分区路径' 例如 alter table...dt='20210101') location '/data/dw/ods/one_make/full_imp/ciss4.ciss_base_areas/20210101' step3：如何自动化实现每个表的分区的申明...获取分区工具类实例 调用申明分区的方法 对所有全量表调用申明分区的方法：数据库名称、表名、全量标记、分区值 对所有增量表调用申明分区的方法：数据库名称、表名、增量标记、分区值 拼接SQL...'/data/dw/ods/one_make/full_imp/ciss4.ciss_base_areas' DWD层建表：自己指定每个字段的Schema建表 create external table
除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。...另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值...，除此之外，avro也是一个序列化和反序列化的框架。...分桶是相对分区进行更细粒度的划分，分桶将整个数据内容按照分桶字段属性值得hash值进行区分，分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内...普通表是全表扫描，分桶表在按照分桶字段的hash值分桶后，根据join字段或者where过滤字段在特定的桶中进行扫描，效率提升。 ---- 本文首发于：数栈研习社
Kafka 消息都是字节 Kafka 消息被组织保存在 Topic 中，每条消息就是一个键值对。当它们存储在 Kafka 中时，键和值都只是字节。...在某些情况下，你可以为键和值分别使用不同的 Converter。 下面是一个使用字符串 Converter 的例子。...因为只是一个字符串，没有数据的 Schema，因此使用它的值不是很有用: "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter...在摄取时应用一次 Schema，而不是将问题推到每个消费者，这才是一种更好的处理方式。...其余字段来自 CSV 文件。
然而，这个流计算的状态只是一个最终结果的近似值，最终需要被批处理的计算结果所覆盖。...由于两种模式提供的状态差异，我们需要为批处理和流处理提供不同的服务层，并在这个上面再做合并抽象，或者设计应用一个相当复杂的服务系统（如Druid），用于同时在行级更新和批量加载中提供优异表现。...在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径。每个分区记录分布于多个文件中。每个文件都有惟一的fileId和生成文件的commit所标识。...换言之，一个fileId标识的是一组文件，每个文件包含一组特定的记录，不同文件之间的相同记录通过版本号区分。...缺省值为Apache Avro Hudi存储内核 写Hudi文件 Compaction Hudi对HDFS的使用模式进行了优化。Compaction是将数据从写优化格式转换为读优化格式的关键操作。
如果字段没有设置字段值，则编码记录中将会直接忽略 添加字段兼容为了实现向前兼容性，字段字段名称可以随意更改，标签却不能随意更改。...但是有一个细节是新增的字段不能是必填的，这有点类似给数据库新增必填字段，如果旧代码不进行改动则业务整个链路会崩溃，相信大家都有这样的体验。所以保持向后兼容性初始化部署需要塞入默认值或者直接是选填字段。...通过设置可选字段为重复字段，读取旧代码的新代码可以看到多个元素的列表（前提是元素确实存在），新代码可以挑选符合的值处理。而读取新代码的字段则只允许读取列表的最后一个元素。...Avro为了保持兼容性，只提供了默认值字段的增删权限，比如新增带有默认值的字段，使用新模式reader读取会使用默认值（如果读模式需要字段写模式没有提供会使用默认值转化），使用旧模式write则会直接过滤...Actor是基于单进程的并发编程模型，所有的逻辑被封装到Actor而不是现成当中，每个Actor代表客户端的一个实体，也就是可以把每一个线程等同于一个进程看待。
自助服务：Griffin提供了一个简洁易用的用户界面，可以管理数据资产和数据质量规则；同时用户可以通过控制面板查看数据质量结果和自定义显示内容。...、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等） Measure：主要负责执行统计任务，生成统计结果 Analyze：主要负责保存与展示统计结果 Griffin 系统主要分为：数据收集处理层（Data...，大家可以在参考链接中找到： 以检测供应商账单明细表的同步精确度为例，配置数据检测，如图： 选择数据源 选择账单明细源表字段 选择账单明细目标表字段 设置源表和目标表的校验字段映射关系 选择数据分区、条件和是否输出结果文件...设置定时表达式，提交任务后即可在job列表中查看： 到这里，数据验证度量和分析任务都已配置完成，后面还可根据你的指标设置邮件告警等监控信息，接下来就可以在控制面板上监控你的数据质量了，如图： 总结 用好...details/86362706 https://blog.csdn.net/zcswl7961/article/details/101479637 版权声明： 本文为《大数据真好玩》原创整理，转载需作者授权
manifest列表信息：保存了每个manifest包含的分区信息 ? 文件列表信息：保存了每个文件字段级别的统计信息，以及分区信息 ?...每个meta文件相当于一个snapshot，其中包含了当前版本的schema信息、产生此版本的任务信息、以及manifest文件地址信息。 manifest-list文件： ?...//每个字段的最小值信息 "lower_bounds" : { ... }, //每个字段的最大值信息 "upper_bounds" : { ......包含了所有的数据地址细化到具体文件，所以读取时不需list所有的文件，包含了分区信息，所有字段的存储大小、每个字段的行数信息、空值统计信息、每个字段的最大值、最小值信息、分区信息等等，上层引擎可以利用这些做...分区写入时必须按照分区字段写入有序的数据，iceberg本身应该采用了顺序写入的方式，在分区字段发生变化时，关闭当前写入的分区文件，创建并开始写入下一个分区的文件，如果数据不是有序的，写入时就会抛出写入已关闭文件的错误
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